Claude、生物学モデルの推論を約4倍に高速化 30以上の最適化コードを公開
- Anthropicは、Claudeが30以上の生物学モデルを約4倍に高速化したと発表しました。
- 最適化コードは2026年9月17日から公開され、誰でも利用できます。
- 分子予測や創薬研究でオープンソースのAIを使う研究者が対象です。
Anthropicは2026年9月17日、Claudeが科学研究向けのオープンソースAIモデルを高速化したと発表しました。4週間足らずで30以上のモデルを最適化し、処理速度を平均約4倍に引き上げました。
同一の計算結果を保つ場合は約2倍、わずかな精度の調整を許容する場合は約4倍の高速化を達成しています。さらに単一のGPUノードで1万トークンを超える生体分子システムを扱える低メモリモードも作成しました。
同社は最適化されたすべてのコードをオープンソースとして公開しました。あわせて最大100万ドル分のClaude利用枠などを提供するタンパク質設計コンテストも開催します。
これまで大量の計算機が必要だった分子構造の予測や創薬設計が、より少ない計算資源で行えるようになります。自前の環境でオープンソースの生物学モデルを動かす現場の計算コスト削減につながります。
ひらたく言うと、AIが別のAI専用プログラムの無駄を見つけて、計算速度を何倍にも引き上げたということです。
専門的な研究用AIは動かすだけで莫大な電気代や高性能コンピューター代がかかります。車の燃費を一気に引き上げて、同じガソリンの量で4倍長く走れるようにしたような改良です。
筆者が特に注目したのは、AI自身が別のAIのコードを書き換えて性能を大きく伸ばした点です。人間が何ヶ月もかけて行うGPU向けの職人技のような最適化を、Claudeはわずか4週間足らずで30種類以上も終わらせています。正直、開発スピードがかなり速いと感じました。
AIがAIを作る時代の到来。
一方、こうした効率化が進めば、今後は高額な計算資源を持たない民間の研究所や大学でも創薬AIの導入が進みそうです。自前のGPUサーバーで生体モデルを動かしているチームなら、公開されたコードを試さない手はありません。次は2026年後半に予定されるコンテストの結果で、実際の創薬設計がどこまで実用化へ近づくかを見届けたいところです。
オープンソースの生物学AIで創薬や分子設計を行う人は、従来より大幅に少ない計算資源で高速に研究を進められるようになります。
出典: Anthropic ↗
